Funkcja smooth.spline w R umożliwia kompromis między chropowatością (zgodnie z definicją zintegrowanego kwadratu drugiej pochodnej) a dopasowaniem punktów (jak określono przez zsumowanie kwadraty reszt). Ta kompromacja jest osiągnięta przez parametr spar lub df. Na jednym krańcu dostajesz linię najmniejszych kwadratów, a drugą otrzymujesz bardzo krętą krzywą, która przecina wszystkie punkty danych (lub średnią, jeśli masz zduplikowane wartości x z różnymi wartościami y)Czy istnieje odpowiednik funkcji Python dla funkcji smooth.spline w R
Spojrzałem na scipy .interpolate.UnivariateSpline i inne warianty spline w Pythonie, jednak wydają się one jedynie kompromitować poprzez zwiększenie liczby węzłów i ustawienie progu (zwanego s) dla dozwolonych reszt SS. Dla kontrastu, gładka linia w R pozwala na posiadanie węzłów we wszystkich wartościach x, bez konieczności posiadania falistej krzywej, która uderza we wszystkie punkty - kara pochodzi od drugiej pochodnej.
Czy Python ma mechanizm dopasowania splajnu, który zachowuje się w ten sposób? Pozwolenie na wszystkie węzły, ale karanie drugiej pochodnej?